メインコンテンツへスキップ
⚡
Exam-Era
コスト最適化アーキテクチャの設計
AWS SAA (SAA-C03) 過去問・解説

要件: 3つのAZにまたがる可用性、ALB経由の低レイテンシ、コスト最適化。基盤はベースラインを安定して On-Demand、追加キャパシティは Spot Instances で賄う設計を検討しています。Compute Savings Plans を適用して Baseline の On-Demand 使用を割引対象にし、Auto Scaling Group の混合インスタンスポリシーで Spot を主に、On-Demand をフェイルバックとして活用する設計は妥当か。最も適切な選択肢を選べ。

ACompute Savings Plans を適用せず、Baseline は On-Demand、追加容量を全て Spot インスタンスで賄う混在 ASG
誤答
BCompute Savings Plans を適用して Baseline 使用をカバーし、Auto Scaling Group の混合インスタンスポリシーで追加容量を Spot、フェイルバックを On-Demand、Capacity-Optimized を採用する
正解 ⭕
⭕
【正解の理由】【正解】 Compute Savings Plans により baseline の On-Demand 使用をディスカウントでき、混合インスタンスポリシーと Capacity-Optimized の配分で Spot の取得性を最大化しつつ、On-Demand をフェイルバックとして可用性と低遅延を確保します。Spot の中断対策として Auto Scaling の再起動と置換も組み込めるため、コストと耐障害性のバランスが最適です。
CSpot Fleet を使い、全容量を Spot のみで賄い On-Demand を用いない
誤答
DEC2 Instance Savings Plans を購入して特定のインスタンスファミリに限定し、Spot を使わない
誤答

🎯正解の決め手・公式要点まとめ

Compute Savings Plans の適用対象は On-Demand 使用量であり、Spot には適用されません。高可用性を維持するには、Baseline を Savings Plans でディスカウントしつつ、Spot を混在させ On-Demand をフェイルバックとして組み合わせる混合インスタンス戦略が最適である。

⚠️ 誤答トラップ・他の選択肢が誤りの詳細理由

この選択肢は〇〇の定義と混同しやすく、本番試験で正答率が落ちる典型的なトラップです...

💡 似た概念との決定的な違い

実務および試験で頻出する関連用語の使い分けは次の3原則で整理できます...

🔒

「誤答トラップ解説」&「全選択肢の個別解説」はPRO会員限定

月額3,000円で全8資格3,200問を解放。毎日演習で翌月実質無料(1日100円学習割)になる逆算サブスク。

アプリで演習を始める(全問解放) ➜

💬ディスカッション・質問スレッド (0)

疑問や改善要望を投稿しよう
スレッドを読み込み中...
Googleアカウントでログインすると質問の投稿やスレッドへの参加ができます。

📚 同分野(コスト最適化アーキテクチャの設計)の類似問題

開発ポートフォリオでは複数の AWS アカウントにまたがってコストをプロジェクト別に管理したい。コスト配分タグを活用して各プロジェクトの可視化と予算アラートを実現する最良の設計はどれか。

解説を見る →

実務シナリオ: グローバルに展開する静的ウェブアプリを運用しており、トラフィックは日内で変動する。可用性と低レイテンシを維持しつつ、月間のEC2コストを抑えたい。Compute Savings Plansとスポットインスタンスを活用したハイブリッド設計を検討している。最も適切なコスト最適化設計を選べ。

解説を見る →

ある企業がWebアプリを8台のEC2インスタンス(Auto Scaling Group)で運用しており、現在は t3.medium を使用しています。CPU の平均利用率は約 60%、しかしメモリ利用データは CloudWatch に送信していません。Compute Optimizer から右Sizing の推奨を得る場合、以下の説明のうち正しいものはどれですか。

解説を見る →

実務ケース:規制要件のある長期アーカイブとして約 2 PB のデータを S3 Glacier 系へ階層化したい。全データを低コストで保存する一方、過去24か月分(730日)のデータは時々アクセスされる想定で、4時間程度の復元時間を確保したい。コストを最適化する3層ライフサイクルの設計として最適なものはどれか。

解説を見る →